温倩雯，苏毅辉，李 庚

（福州大学 物理与信息工程学院，福建 福州 350108）

0 引 言

随着机器人技术的发展，越来越多需要人力完成的重复烦琐工作可利用机器人完成。对于自主移动机器人，尤其是室内动态环境中的服务型移动机器人，准确的自我定位技术尤为重要。传统方法常采用在室内放置如红外和超声波发射装置等主动信号源［1］，或布置一些已知信息的路标实现定位任务［2］。但是，这些方法需要安装额外的装置或对环境进行特殊布置，无法做到普遍适用。

Smith等提出的同时定位与建图（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）技术在不依赖外部设备或特殊标志的情况下，利用传感器信息计算机器人位姿，并且构建环境地图，逐渐成为解决室内服务机器人定位问题的热门技术之一［3］。在室内动态环境、天花板信息基本稳定不变的情况下，选择其作为视觉信息将减少动态因素改变所带来的误差。此外，学术研究［4-5］和市场应用方面也逐渐出现了采用摄像头朝向天花板方向的SLAM定位方案实例，如科沃斯和石头等扫地机器人。

针对室内场景下的机器人应用，本文提出两点改进。一是选择体积小、成本低且适合在嵌入式系统上实现的单目相机作为视觉传感器，通过固定摄像头方向使其朝向天花板，以克服室内动态场景下视觉信息变化多端不可靠的问题，同时优化特征匹配算法，以应对纹理重复度高或纹理稀疏的天花板场景。二是融合轮式里程计，结合里程计预积分信息，为视觉里程计提供初值，加速非线性优化收敛速度，以保证视觉里程计在稀疏纹理场景中不丢失。……